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해상 탐지 영상에서의 비행체 표적 선정에 관한 연구
A Study on Target Selection from Seeker Image of Aerial Vehicle in Sea Environment 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.20 no.5, 2017년, pp.708 - 716  

김기범 (국방과학연구소 제1기술연구본부) ,  백인혜 (국방과학연구소 제1기술연구본부) ,  권기정 (국방과학연구소 제1기술연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We deal with the target selection in seeker-detection image through network, using the detection information from aerial vehicle and the target information from surveillance and reconnaissance system. Especially, we constrain the sea battle environment, where it is difficult to perform scene-matchin...

주제어

#표적 선정   #조준점 생성   #신뢰도 평가  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 그러면 탐지 물표의 크기 평가에 대하여 살펴보자. 거리 평가와 마찬가지 방식으로 본 논문에서는 크기 평가함수를 가우시안 형태의 식 (7)을 제안한다.
  • 본 논문에서는 해상 전장 환경에서 네트워크화 된 센서 및 무장 체계를 운용하는 상황에서 표적 선별 능력을 갖추기 위해, 센서 체계로부터 수신된 신뢰도 높은 표적 정보와 비행체에서 수신한 탐지 영상을 이용하여 표적의 거리, 크기, 배치를 고려한 표적 선정 알고리즘을 제안하고, 제안된 논리를 적용한 실험 결과를 분석하고자 한다.
  • 본 논문에서는 해상 전장 환경에서의 표적 타격을 위해 센서 체계 정보 및 비행체 탐지 정보를 이용한 표적 선정 방식에 대하여 기술하였다. 본 연구는 영상 정보 분석을 기반으로 센서 체계의 기준 정보를 이용하여 비행체 탐지 정보(거리, 크기, 배치)의 분석을 통한 표적 선정 방법을 제시하였다.
  • 본 논문에서는 해상 전장 환경에서의 표적 타격을 위해 센서 체계 정보 및 비행체 탐지 정보를 이용한 표적 선정 방식에 대하여 기술하였다. 본 연구는 영상 정보 분석을 기반으로 센서 체계의 기준 정보를 이용하여 비행체 탐지 정보(거리, 크기, 배치)의 분석을 통한 표적 선정 방법을 제시하였다. 구체적으로 거리 평가를 위해 물표들의 배치를 고려한 기준점 선정 방식을 제안하였으며, 크기 평가 시에 영상 픽셀 마진 및 표적 진행 방향의 오차 정보들의 영향을 살펴보았다.
  • 1(a)에서 Tp를 포함하는 사각형은 탐색 영상의 우측 상단 1/4 사이즈이고, 왼쪽 아래 꼭짓점이 탐색 영상의 원점이 된다. 수신된 표적 영상과 센서로부터 받은 표적 위치의 관계를 알아보기 위해, 이 절에서는 탐색 영상의 픽셀 좌표 점 (x,y)와 탐색 영상의 원점에서의 거리 좌표 점 (Ix,Iy)의 상관관계를 살펴본다.
  • 비행체 운용 시스템에서 비행체를 위한 조준점 선정을 위해, 운용시스템과 연동하는 센서 정보와 비행체의 하향링크를 통해 획득된 비행체 영상 및 위치/자세정보를 활용하게 된다. 이 절에서는 비행체로부터 수신된 탐색 영상 정보를 분석하고자 한다.
  • 이 절에서는 탐색 영상 내 각 탐지 물표가 목표 표적과 얼마나 유사한지를 평가하여 조준점을 생성하는 방식을 논의한다. 육상 표적의 경우 표적 및 표적 주변의 모델링 정보를 사전에 비행체에 탑재하고 표적 근방에서 탐지영상이 수신되면 탐지 영상에서 추출된 주요 정보들과 탑재된 표적정보와의 비교를 통해 조준점을 생성하는 방식을 사용하는 것으로 알려져 있다.

가설 설정

  • 이는 각 체계 설계 시 운용환경, 운용자산 및 비행체 설계와 밀접한 사항으로 본 논문에서는 구체적인 오차의 범위를 산정하지는 않는다. 다만 알고리즘의 분석을 위해 총 오차를 가정하고 이를 토대로 알고리즘을 설계한다. 3장에서는 비행체 운용시스템이 보유하고 있는 기준 표적 정보를 이용하여 탐색영상 내 기준점 선정 방식을 제시한 후 각 탐지 물표들 중에 목표 표적을 선정하는 방식을 설명한다.
  • 다음은 센서 체계로부터 3개의 물표정보(T1V= (0, 0), T2V = (-50, -50), T3V = (32, -65))를 받고 비행체 오차가 Fig. 1의 좌표계 기준으로 (X, Y, Z) = (30, 60, -10) 이고 (단위: m), 비행체 피치 30도, 잔여거리 1.5 km, 표적 진행방향 오차는 10도, 목표 표적의 진행방향은 10도, 상/하단 비표적의 진행방향은 각각 0도/90도로 가정한 시나리오를 살펴본다. 추가로 센서 체계로부터 수신된 물표는 3개지만, 탐지 영상에서는 목표표적 외 가로와 세로의 크기가 각각 실 표적의 1/3로 축소 된 물표 정보 2개가 추가로 탐지되었다고 가정한다.
  • 본 논문은 고속으로 이동하는 비행체에서 관측된 탐색 영상이 무장데이터링크를 통해 주기적으로 비행체 운용 시스템에 전송되고, 비행체 운용자는 전송된 탐색 영상을 이용하여 비행체의 조준점을 선정하여 비행체로 전송하는 시스템을 고려한다. 더불어 비행체 운용 시스템은 무장데이터링크와는 별도로 전술망을 통해 해상 표적 주변의 탐지 정보를 실시간으로 수신하는 것을 가정한다. 여기에서 탐지 정보는 표적의 위치/속력/자세/크기 정보를 포함한다.
  • 5 km, 표적 진행방향 오차는 10도, 목표 표적의 진행방향은 10도, 상/하단 비표적의 진행방향은 각각 0도/90도로 가정한 시나리오를 살펴본다. 추가로 센서 체계로부터 수신된 물표는 3개지만, 탐지 영상에서는 목표표적 외 가로와 세로의 크기가 각각 실 표적의 1/3로 축소 된 물표 정보 2개가 추가로 탐지되었다고 가정한다. 이렇게 센서 체계와 탐지 영상 내 물표 수가 다르더라도 3장에서 제시된 표적 선정 논리가 적용될 수 있도록 설계하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
목표 표적을 선정하는 방법 중, 해상 환경의 단점은? 육상 환경은 분석할 영상 정보가 복잡하지만 대신 주변의 매칭 점들을 활용할 수 있는 장점이 있다[7]. 하지만 해상의 경우는 영상 정보는 단순하지만 매칭점으로 활용할 만한 주변 영상 정보 획득이 어렵다. 따라서 비행체나 센서 체계 정보 오차로 인한 탐지 영상에서 선단 형태 내 목표 표적을 정확히 선별해 내기가 쉽지 않다.
목표 표적 선정 방법 중 하나인 육상 환경의 장점은? 일반적으로 목표 표적을 선정하는 방법은 육상 환경과 해상 환경에 따라 상이한 기술을 적용한다. 육상 환경은 분석할 영상 정보가 복잡하지만 대신 주변의 매칭 점들을 활용할 수 있는 장점이 있다[7]. 하지만 해상의 경우는 영상 정보는 단순하지만 매칭점으로 활용할 만한 주변 영상 정보 획득이 어렵다.
표적의 선별 타격 능력은 무엇을 기반으로 하는가? 특히, 통신네트워크 및 관련 장비들의 소형화 기술의 발달로 전술 무장들의 NCW (Network Centric Warfare)로의 전장 환경의 변화가 선진국을 중심으로 진행되고 있다[1-6]. 네트워크 기반 전장 환경의 여러 특징 중 한 가지인 표적의 선별 타격 능력은 감시 정찰 체계로부터의 실시간 표적 정보 수집 및 비행체(무장) 과의 탐지 영상 및 제어 정보의 송수신을 기반으로 한다.
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참고문헌 (9)

  1. A. K. Cebrowski and J. J. Garstka, "Network-Centric Warfare : Its Origin and Future," Naval Institute Proceedings, Vol. 124, pp. 28-35, 1998. 

  2. P. W. Phister and J. D. Cherry, "Knowledge Centric Operations: Implications to Future Command and Control," IEEE Aerospace Conference, pp. 4017-4026, 2005. 

  3. J. L. Burbank, P. F. Chimento, B. K. Haberman, and W. Kasch, "Key Challenges of Military Tactical Networking and the Elusive Promise of MANET Technology," IEEE Communications Magazine, Vol. 44, pp. 39-45, 2006. 

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  4. K. J. Kwon, K. S. Kim, and C. B. Ahn, "A Survey of Precision Engagement Technology for Network based Guided Weapon," Defense Science & Technology Plus, Vol. 125, 2011. 

  5. H. D. Tunnell, "The U.S. Army and Network-Centric Warfare: A Thematic Analysis of the Literature," IEEE Military Communications Conference, pp. 889-894, 2015. 

  6. K. B. Kim, K. J. Kwon, I. H. Baek, and J. G. Choi, "A Design of Remote Control Unit of CAMITL," KIMST Annual Conference Proceedings, pp. 1668-1669, 2016. 

  7. K. S. Lee, “ATR Technology: Essential to Precise Guidance to Final Target,” The Science and Technology, Vol. 36, No. 5, pp. 66-67, 2003. 

  8. K. H. Lee, "A Stereoscopic Image Fusion of Disparate Sensors for Missile Applications," KIMST Annual Conference Proceedings, pp. 734-735, 2015. 

  9. J. H. Ha, H. C. Park, K. Y. Lee, and S. J. Oh, "Dynamic Behavior Prediction Method of a Ship Target," KIMST Annual Conference Proceedings, pp. 724-725, 2015. 

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